from sklearn.linear_model import LinearRegression,Lasso,Ridge from sklearn.datasets import load_boston import matplotlib.pyplot as plt boston=load_boston() data = boston.data target = boston.target x_train = data[:450] y_train = target[:450] x_test =…

目录 RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测) 一.RANSAC算法流程 二.导入模块 三.获取数据 四.训练模型 五.可视化 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测) 虽然普通线性回归预测结果总体而言还是挺不错的,但是从数据上可以看出数据集中有较多的离群值,因此本节将使用RANSAC算法针对离群值做处理,即根据数据…

目录 题目要求 单特征线性回归 方案一 方案二 多特征线性回归 两份数据 ex1data1.txt ex1data2.txt 题目要求 建立房价预测模型:利用ex1data1.txt(单特征)和ex1data2.txt(多特征)中的数据,进行线性回归和预测. 作散点图可知,数据大致符合线性关系,故暂不研究其他形式的回归. 两份数据放在最后. 单特征线性回归 ex1data1.txt中的数据是单特征,作一个简单的线性回归即可:\(y=ax+b\). 根据是否分割数据,产生两种方案:方案一,所有样本…

第十三次作业——回归模型与房价预测 1. 导入boston房价数据集 2. 一元线性回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 3. 多元线性回归模型,建立13个变量与房价之间的预测模型,并检测模型好坏,并图形化显示检查结果. 4.  一元多项式回归模型,建立一个变量与房价之间的预测模型,并图形化显示. 代码: #导入boston房价数据集 from sklearn.datasets import load_boston import pandas as pd boston =…

接上一部分,此篇将用tensorflow建立神经网络,对波士顿房价数据进行简单建模预测. 二.使用tensorflow拟合boston房价datasets 1.数据处理依然利用sklearn来分训练集和测试集. 2.使用一层隐藏层的简单网络,试下来用当前这组超参数收敛较快,准确率也可以. 3.激活函数使用relu来引入非线性因子. 4.原本想使用如下方式来动态更新lr,但是尝试下来效果不明显,就索性不要了. def learning_rate(epoch): if epoch < 200: re…

线性回归原理介绍 线性回归python实现 线性回归sklearn实现 这里使用sklearn框架实现线性回归.使用框架更方便,可以少写很多代码. 写了三个例子,分别是单变量的.双变量的和多变量的.单变量和双变量的画出了图,多变量的由于高维空间难以实现,所以没有画图.单变量和双变量的使用的自己模拟的一个简单的房价数据集,多变量的使用的boston房价数据集. 1.单变量线性回归 代码 运行结果 2.双变量线性回归 代码 运行结果 3.多变量线性回归 代码 运行结果 如果需要代码和数据集,请扫描下…

线性回归原理介绍 线性回归python实现 线性回归sklearn实现 这里使用python实现线性回归,没有使用sklearn等机器学习框架,目的是帮助理解算法的原理. 写了三个例子,分别是单变量的.双变量的和多变量的.单变量和双变量的画出了图,多变量的由于高维空间难以实现,所以没有画图.单变量和双变量的使用的自己模拟的一个简单的房价数据集,多变量的使用的boston房价数据集. 1.单变量线性回归 代码 运行结果 2.双变量线性回归 代码 运行结果 3.多变量线性回归 代码 运行结果 如果需…

一.理论基础 1.回归公式 对于单元的线性回归,我们有:f(x) = kx + b 的方程(k代表权重,b代表截距). 对于多元线性回归,我们有: 或者为了简化,干脆将b视为k0·x0,,其中k0为1,于是我们就有: 2.损失函数 3.误差衡量 MSE,RMSE,MAE越接近于0越好,R方越接近于1越好. MSE平均平方误差(mean squared error) RMSE,是MSE的开根号 MAE平均绝对值误差(mean absolute error) R方 其中y_hat是预测值. 二.代码…

在本节中将通过一个预测房屋价格的实例来讲解利用线性回归预测房屋价格,以及在tensorflow中如何实现 Tensorflow 线性回归预测房价实例 1.1. 准备工作 1.2. 归一化数据 1.3. 用随机的值填充a,b并计算误差,误差采用上文所使用SSE(和方差) 1.4. 计算误差梯度 1.5. 调整参数直到SSE参数最小 1.6. 概念 1.6.1. 简单线性回归 1.6.2. 梯度下降 梯度 步长 1.1. 准备工作 从网上得到的数据可以看到房屋价格与房屋尺寸的一个对比关系,如下图:…

数据集 house.csv 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.ml.regression.{IsotonicRegression, LinearRe…